如何将数据质量测量理论付诸实践

摘要

本文探讨了数据质量的重要性和如何有效地衡量和改善数据质量。随着公司更多地依赖于数据驱动的系统，如机器学习和用户分析，数据质量成为至关重要的投资领域。然而，许多公司缺少衡量数据质量的客观方法，使得他们难以识别和改进问题区域。

一、衡量数据质量的注意事项

衡量数据质量时，应遵循一致的指导原则，包括衡量覆盖率和正常运行时间、采取可操作的行动、根据关键维度进行细分、考虑数据的使用方式以及观察数据趋势。

二、以数据资产为中心的测量方法

监控数据质量可在资产级别进行，包括表级别的正常运行时间和覆盖率，并考虑及时性、正确性、完整性和一致性等不同质量维度。

三、以数据产品为中心的测量方法

以数据产品为中心的方法关注数据与其业务用例的联系，通过监控数据产品的健康状况，可以提供更直观的数据健康度衡量。

四、结合定量指标与定性见解

结合定量数据质量指标和定性反馈，例如利益相关者调查和数据事件监控，可以提供关于数据用户体验的更全面见解。

五、将洞察付诸行动

将数据质量的洞察转化为实际行动，通过自动化电子邮件、认真对待元数据、警惕“破窗理论”和创建数据质量运行手册等方法，确保数据质量监控的成效。

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文章来源：

数据驱动智能

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